干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价

Arid

	利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价
其他题名	Retrieval of Snow Depth in China by Passive Microwave Remote Sensing Data and Its Accuracy Assessment
	车涛 1; 李新2
来源期刊	遥感技术与应用
ISSN	1004-0323
出版年	2004
卷号	19 期号:5 页码:301-306
中文摘要	考虑到我国西部地区使用SSM/I全球算法将高估积雪深度,故以东经105°为界将我国分为东部和西部.在西部地区采用修正后的雪深算法,东部地区沿用全球算法.对散射系数较高,容易和积雪相混淆的降雨、寒漠和冻土地表类型,通过积雪分类树进行剔除,进而发展了一套适用于全国积雪深度的业务化反演方案.最后利用MODIS积雪产品对冬季90天的结果进行了精度评价,总体精度平均达到86.4%,最高精度达到95.5%,Kappa系数均值为65.5%,最大值达到86.2%.
英文摘要	Considering the overestimation of snow depth in West China using the global algorithm, the geographic region is divided into two parts by 105°E. The modified and global algorithms are used to retrieve the snow depth in West and East part, respectively. However, the retrieval of snow cover and depth will be overestimated due to the influence of precipitation, cold desert, and frozen ground. Therefore, for setting up the operational scheme, a land surface type classification tree based on the SSM/ I data has been used to remove these factors. In final, the MODIS snow products in 2000/2001 winters have been collected for the assessment of accuracy from passive microwave remote sensing data. In the ninety days, the means of overall accuracy and Kappa coefficient are 86% and 66%, respectively.
中文关键词	积雪深度 ; 被动微波 ; 遥感 ; 精度评价
英文关键词	SSM/I Snow depth Passive microwave Remote sensing SSM/I Assessment of accuracy
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	REMOTE SENSING
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:1651878
来源机构	中国科学院西北生态环境资源研究院
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/205602
作者单位	1.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 兰州, 甘肃 370000, 中国; 2.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 兰州, 甘肃 730000, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	车涛,李新. 利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价[J]. 中国科学院西北生态环境资源研究院,2004,19(5):301-306.
APA	车涛,&李新.(2004).利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价.遥感技术与应用,19(5),301-306.
MLA	车涛,et al."利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价".遥感技术与应用 19.5(2004):301-306.